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Seu Rosto: muito mais do que um simples login

por Jose Larrucea Segunda-feira, 18 de setembro de 2017   Tempo de leitura: 3 minutos

Para quem já assistiu o filme de Tom Cruise, Minority Report, lançado em 2002, provavelmente lembrará da célula de Pre-Crime e dos irmãos videntes.

O que talvez menos lembrem seja da cena na qual Tom Cruise entra numa loja da GAP e a câmera reconhece os novos olhos recém implantados, e o identifica como o senhor “Yakamoto”, um cliente da loja.

Na sequência, a imagem e a voz de uma atendente virtual apresentada no painel, dão saudações e boas-vindas por retornar à loja mais uma vez. Senhoras e senhores, foi nesse instante que o cidadão médio foi apresentado ao Computer Vision e à função de reconhecimento e identificação de pessoas pelas máquinas.

Hoje, 15 anos depois, os tempos têm mudado significativamente e o que parecia então ficção científica, tem uma tangibilização clara em diversas áreas de negócio.

Um espectro do que pode ser feito já hoje, abrange desde a detecção, verificação e reconhecimento faciais, até a identificação de emoções, idade, sexo, etnicidade, sentimentos, indivíduos em grupos, entre outros.

Desde segmentos como o e-commerce até nas indústrias do mundo “offline”, essa tecnologia facilita inúmeros usos e inclusive, ultrapassa a precisão do olho humano, tornando-a muito mais efetiva nas diversas tarefas onde é aplicada.

Geralmente, o Brasil se espelha em outros mercados para trazer soluções a problemas nativos que já foram resolvidos em outros países, como Estados Unidos e China por exemplo, onde o tamanho do mercado e, de certa forma, alguns aspectos da cultura, criam altas semelhanças com a cultura brasileira.

Nos Estados Unidos, o Computer Vision e o Face Recognition são utilizados desde em acesso a instâncias militares, onde a precisão requer atingir o nível de “tripple 9” como diz o jargão (99,9x%), até em ambientes como lojas offline de varejo aonde os níveis de precisão podem ser menores.

Na China também é possível constatar aplicações da tecnologia para acessos de funcionários de aeroportos, com precisão de 99,5x%, ou como Juan Caetano aponta em seu artigo: para pagamento via sorriso no e-commerce do Alibaba.

No Brasil, já em 2016, foi possível identificar a aplicação da tecnologia em 14 aeroportos e, mais recentemente, a implantação da aero linha GOL para a emissão do cartão de embarque via selfie do passageiro.

Da mesma forma, que em 2002 Minority Report era ficção científica e hoje é uma realidade cada vez mais palpável, quando se pensa nos usos e no potencial desta tecnologia aplicada aos segmentos corporativo, hospitalar, hotelaria e e-commerce, os avanços e outputs nos próximos anos podem ser inacreditáveis.

Indubitavelmente, o uso da tecnologia e como ela irá mudar nossas vidas ainda cria muitas hipóteses de uso. Porém, se pensamos no mundo varejista, a visão das máquinas conseguirá fornecer para as empresas alguns novos KPIs e visões mais refinadas, como por exemplo:

Traffic & Flow Analytics: Contagem de pessoas que entram e saem das lojas, e como elas fazem a jornada dentro do espaço físico. Essas informações podem ser determinantes para entender otimizações de display de produtos, sugestão de promos, etc.

New VS Returning: Pessoas identificadas, MAS não reconhecidas ainda na base de dados. Pessoas que entram pela primeira vez ou que já tenham entrado em uma loja anteriormente.

Customer Profiling: Reconhecimento e identificação de clientes por sexo, idade, etnicidade, horário, etc, que já tenham feito compras na loja, possibilitando metodologia de RFV (Recência, Frequência, Valor).

O2O Convergence: Construindo a ponte entre online e físico, pode-se entender a geolocalização do usuário, hábitos de compra em loja, além de criar possibilidades de conversas O2O, Buy Online & Pick-up in-store, entre outras.

Fraud Detection & Prevention: Possibilidade de identificação de perfis propensos a condutas fraudulentas, graças a comportamentos de visitação, cruzamento de dados por visita e jornada na loja, cruzamento com bases de dados públicas, entre outras.

Não só no Varejo, mas nos demais segmentos como Bancos, Eventos esportivos ou de entretenimento, Educação, Construção de cidades Inteligentes, Espaços governamentais, etc, existem várias possibilidades para usufruir destas funcionalidades.

A aplicação da tecnologia irá depender sempre de uma infraestrutura adequada, a qual possibilite a captura das imagens e vídeos, assim como, níveis de qualidade necessários para que a máquina possa fazer seu trabalho com a precisão requerida.

Para que esta identificação e reconhecimento sejam assertivos e a máquina tenha o maior nível de eficácia em sua operação, é necessário ter dois elementos sin equa non, além de uma equipe de engenharia potente que afine a tecnologia como um todo e a torne cada vez mais eficiente:

  • 1. Data Set: Banco de dados robusto com imagens e vídeos em boa definição, com milhões de rostos para treinar a máquina de forma contínua na precisão dos diversos fluxos interativos de comparação de imagens e vídeos.
  • Supervisão: As máquinas precisam de acompanhamento para construir os padrões de identificação de forma homogênea, diminuindo o desvio padrão nos outputs do processamento, análise e entendimento das imagens e vídeos.
  • Assim, tanto o armazenamento quanto o fluxo de identificação podem acontecer in-store ou na nuvem, dependendo da decisão da empresa. Para isso a segurança da informação é um tema chave que precisa ser levado em consideração para proteger os direitos do público que frequenta a loja.

    A questão da segurança da informação e privacidade das imagens e vídeos precisa evoluir nos próximos anos, tanto no Brasil como no mundo, tendo em vista a promessa de um boom considerável do volume deste tipo de conteúdo.

    Dessa forma, tanto cidadãos quanto lojas e outros atores que decidam usar essa tecnologia, precisam de proteção perante a lei nesse “novo” contexto onde as máquinas adquirem um papel cada vez mais relevante.

    Para quem viu faz alguns dias, a apresentação de novos produtos da Apple, especialmente o novo iPhone, provavelmente este artigo tem um sentido mais próximo, uma vez que ficou mais nítido a aplicação do que a máquina pode ver e entender.

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